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3 篇文章

CMU 11-768 導讀 L2:Tool Use 怎麼從 token 變成動作——schema、受限解碼、MCP 與平行呼叫

Neubig 把 tool use 拆成五層:能力、機制、約束、介面、系統。工具呼叫本質上是模型吐出的 token,要靠 harness 解析、驗證、用 call ID 對回結果;受限解碼只保證格式不保證對;MCP 的真正價值是憑證中介;同一個模型換家 provider,工具呼叫錯誤率可以從約 15% 掉到 0.1% 以下。

跟成熟 coding agent 學設計(18):工具集設計哲學——tool surface 的邊界劃分

Looplane 的核心 surface 已從七個長到九個:新增 read-only `tool_program` 與可 rollback 的 `tool_transaction`,搜尋優先走 ripgrep,仍不開任意 shell;native MCP 只從 allowlist 動態加入,缺少可信 read-only metadata 就按 execute 審批。

aideep-dive

把 LLM Agent 的 skills / tools / code interpreter 真正組裝起來:一份論文導讀地圖

LLM agent 的難點不是把 function calling、skill、code interpreter、文件工具各自做出來,而是把它們組成一個會選工具、會寫程式、會拆任務、會驗證結果、又不會被 prompt injection 打穿的系統。這篇把代表論文整理成六個工程決策:function calling 可靠度、tool/skill selection、code-as-action、多步 planning、skill 系統、安全與文件生成。